PEMODELAN HARGA BERAS DENGAN MODEL AUTOREGRESSIVE DISTRIBUTED LAG UNTUK ANALISIS PREDIKTOR HARGA BERAS DI BOJONEGORO
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri
Author
KHOIRINA, JAMI'ATUL
Subject
339 Makroekonomi, ekonomi makro dan topik terkait
Datestamp
2024-08-02 04:39:32
Abstract :
Khoirina, Jami?atul. 2024. Pemodelan Harga Beras Dengan Model Autoregressive Distributed Lag Untuk Analisis Prediktor Harga Beras Di Bojonegoro. Skripsi, Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri. Pembimbing Utama Denny Nurdiansyah, M.Si. dan Pembimbing Pendamping Alif Yuanita Kartini, M.Si. Sebagai bahan pangan pokok, beras tidak elastis terhadap perubahan harga. Harga beras di Bojonegoro dapat mengalami fluktuasi yang signifikan tergantung kondisi pasar. Meningkatnya harga beras tentunya dapat memperburuk kondisi perekonomian rumah tangga miskin dan menyebabkan kesulitan ekonomi yang lebih besar. Selain perekonomian faktor sosial, budaya, dan lainnya juga berperan. Untuk mengantisipasi permasalahan ini, perlu dilakukan pemodelan regresi harga beras dengan menggunakan model Autoregressive Distributed Lag (ARDL). Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui faktor apa saja yang dapat memberikan pengaruh terhadap harga beras di Kabupaten Bojonegoro. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Autoregressive Distributed Lag (ARDL) dengan 4 kriteria model diantaranya AIC, SBC, RMSE, R-Square serta pengujian stasioneritas, kointegrasi, dan asumsi klasik. Data sekunder didapatkan dari Dinas Ketahanan Pangan dan Pertanian Kabupaten Bojonegoro yang meliputi data harga beras, dan harga jagung pipilan kering, Badan Pusat Statistik Kabupaten Bojonegoro yang meliputi data konsumsi beras, luas panen, dan produksi beras, dan dari Satu Data Bojonegoro yaitu data nilai tukar uang pada tahun 2020 sampai 2022. Hasil dari penelitian ini diketahui bahwa model ARDL dengan AIC (3,4,4,4,4,0) terpilih sebagai model dengan kriteria terbaik karena memiliki nilai AIC dan SBC terkecil dengan nilai R-Square sebesar 97,13%. Dari hasil pengujian, hanya ada kointegrasi pada variabel respon sehingga model ARDL diterapkan tapi distribusi lag hanya dilakukan pada variabel respon saja. Variabel harga jagung pipilan kering mempengaruhi harga beras pada 2 bulan kedepan, variabel konsumsi beras mempengaruhi harga beras pada 1 bulan kedepan, variabel luas panen mempengaruhi harga beras pada 4 bulan kedepan, dan variabel produksi padi mempengaruhi harga beras pada 3 bulan kedepan. Pada pengujian signifikansi parameter, diperoleh hasil bahwa variabel harga jagung pipilan kering, konsumsi beras, luas panen, dan produksi beras signifikan mempengaruhi harga beras, sedangkan variabel nilai tukar uang tidak signifikan.
Khoirina, Jami?atul. 2024. Pemodelan Harga Beras Dengan Model Autoregressive Distributed Lag Untuk Analisis Prediktor Harga Beras Di Bojonegoro. Skripsi, Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri. Pembimbing Utama Denny Nurdiansyah, M.Si. dan Pembimbing Pendamping Alif Yuanita Kartini, M.Si. Sebagai bahan pangan pokok, beras tidak elastis terhadap perubahan harga. Harga beras di Bojonegoro dapat mengalami fluktuasi yang signifikan tergantung kondisi pasar. Meningkatnya harga beras tentunya dapat memperburuk kondisi perekonomian rumah tangga miskin dan menyebabkan kesulitan ekonomi yang lebih besar. Selain perekonomian faktor sosial, budaya, dan lainnya juga berperan. Untuk mengantisipasi permasalahan ini, perlu dilakukan pemodelan regresi harga beras dengan menggunakan model Autoregressive Distributed Lag (ARDL). Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui faktor apa saja yang dapat memberikan pengaruh terhadap harga beras di Kabupaten Bojonegoro. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Autoregressive Distributed Lag (ARDL) dengan 4 kriteria model diantaranya AIC, SBC, RMSE, R-Square serta pengujian stasioneritas, kointegrasi, dan asumsi klasik. Data sekunder didapatkan dari Dinas Ketahanan Pangan dan Pertanian Kabupaten Bojonegoro yang meliputi data harga beras, dan harga jagung pipilan kering, Badan Pusat Statistik Kabupaten Bojonegoro yang meliputi data konsumsi beras, luas panen, dan produksi beras, dan dari Satu Data Bojonegoro yaitu data nilai tukar uang pada tahun 2020 sampai 2022. Hasil dari penelitian ini diketahui bahwa model ARDL dengan AIC (3,4,4,4,4,0) terpilih sebagai model dengan kriteria terbaik karena memiliki nilai AIC dan SBC terkecil dengan nilai R-Square sebesar 97,13%. Dari hasil pengujian, hanya ada kointegrasi pada variabel respon sehingga model ARDL diterapkan tapi distribusi lag hanya dilakukan pada variabel respon saja. Variabel harga jagung pipilan kering mempengaruhi harga beras pada 2 bulan kedepan, variabel konsumsi beras mempengaruhi harga beras pada 1 bulan kedepan, variabel luas panen mempengaruhi harga beras pada 4 bulan kedepan, dan variabel produksi padi mempengaruhi harga beras pada 3 bulan kedepan. Pada pengujian signifikansi parameter, diperoleh hasil bahwa variabel harga jagung pipilan kering, konsumsi beras, luas panen, dan produksi beras signifikan mempengaruhi harga beras, sedangkan variabel nilai tukar uang tidak signifikan.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
